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龙图腾网获悉成都运达科技股份有限公司申请的专利一种车钩中心线到轨面距离的检测方法、系统及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119665840B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411799685.0，技术领域涉及：G01B11/14；该发明授权一种车钩中心线到轨面距离的检测方法、系统及介质是由苏宇鑫;彭恢全;吴乙民;魏小龙;白彬设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车钩中心线到轨面距离的检测方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车钩中心线到轨面距离的检测方法、系统及介质；涉及距离测量技术领域；在传统测量技术基础上进行改进，利用巡检机器人的相机在同一点位采集车钩图像和轨道图像，分别对车钩图像和轨道图像进行掩码分割并投影得到车钩中心线点云和轨道面点云；基于转换矩阵将车钩中心线点云和轨道面点云转换到巡检机器人基坐标系后，得到车钩中心线点云的质心点坐标，和轨道平面方程；实现快速对车钩中心线到轨面距离进行精确测量，节约大量的人力资源投入，而且可以避免由于人工业务水平不一样带来的测量误差。

本发明授权一种车钩中心线到轨面距离的检测方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种车钩中心线到轨面距离的检测方法，其特征在于，包括： 对巡检机器人相机进行手眼标定，得到相机坐标系到巡检机器人机械臂末端执行器的转换矩阵； 基于巡检机器人相机在同一点位采集车钩图像和轨道图像； 分别对车钩图像和轨道图像进行掩码分割并投影得到车钩中心线点云和轨道面点云；具体包括方法：基于PIDNET深度学习语义分割网络提取出车钩图像的车钩中心线掩码图像，将车钩中心线掩码图像投影到点云中得到车钩中心线点云；基于PIDNET深度学习语义分割网络提取出轨道图像的轨道面掩码图像；将轨道掩码图像投影到点云中得到轨道面点云； 所述PIDNET深度学习语义分割网络包括比例实时语义分割分支、积分实时语义分割分支和导数实时语义分割分支；所述比例实时语义分割分支用于解析并保存高分辨率特征图中的详细信息；所述积分实时语义分割分支用于汇总局部和全局的上下文信息，以解析长程依赖关系；所述导数实时语义分割分支用于提取高频特征，以预测边界区域；所述PIDNET深度学习语义分割网络的损失函数为： ；其中，，，为训练超参数，分别设置为0.4，20，1，1；表示语义损失，表示加权二元交叉熵损失，和分别表示交叉熵损失； 基于转换矩阵将车钩中心线点云和轨道面点云转换到巡检机器人基坐标系，基于车钩中心线点云提取出质心点坐标，基于轨道面点云拟合出轨道平面方程； 计算质心点坐标到轨道平面方程的距离作为车钩中心线到轨面的距离。

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